論文の概要: L0Learn: A Scalable Package for Sparse Learning using L0 Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04820v2
• Date: Fri, 9 Jun 2023 16:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 18:45:25.977496
• Title: L0Learn: A Scalable Package for Sparse Learning using L0 Regularization
• Title（参考訳）: L0Learn: L0正規化を用いたスパース学習用スケーラブルパッケージ
• Authors: Hussein Hazimeh, Rahul Mazumder, Tim Nonet
• Abstract要約: L0Learnはスパース線形回帰分類のためのオープンソースパッケージである。 座標降下と局所最適化に基づいて、スケーラブルで近似的なアルゴリズムを実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.037383467521294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present L0Learn: an open-source package for sparse linear regression and classification using $\ell_0$ regularization. L0Learn implements scalable, approximate algorithms, based on coordinate descent and local combinatorial optimization. The package is built using C++ and has user-friendly R and Python interfaces. L0Learn can address problems with millions of features, achieving competitive run times and statistical performance with state-of-the-art sparse learning packages. L0Learn is available on both CRAN and GitHub (https://cran.r-project.org/package=L0Learn and https://github.com/hazimehh/L0Learn).
• Abstract（参考訳）: スパース線形回帰と分類のためのオープンソースパッケージ L0Learn を $\ell_0$ 正規化を用いて提示する。 l0learnは座標降下と局所組合せ最適化に基づくスケーラブルな近似アルゴリズムを実装している。 パッケージはC++を使って構築されており、ユーザフレンドリーなRとPythonのインターフェースを備えている。 L0Learnは何百万もの機能で問題に対処でき、最先端のスパース学習パッケージで競争力のある実行時間と統計的パフォーマンスを達成することができる。 L0LearnはCRANとGitHubの両方で利用できる(https://cran.r-project.org/package=L0Learnとhttps://github.com/hazimeh/L0Learn)。

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